Будущее в действии: разработчики ИИ учатся с помощью генеративных моделей ИИ

Применение генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей при подготовке программистов обсудили в ШКН на очередном круглом столе, проведенном кафедрами Информационных систем (зав.кафедрой Глухих Игорь Николаевич) и Программного обеспечения (зав.кафедрой Воробьева Марина Сергеевна).

Опыт проведения практических занятий, когда студенты программируют нейронные сети в диалоге с GPT-like моделями, представил профессор Игорь Глухих, руководитель магистерской программы «Инженерия Искусственного интеллекта». Результаты эксперимента по использованию генеративных моделей ИИ как помощника инженера-программиста, который проводится уже второй год, показали и свои возможности, и свои трудности.   

Кроме изучения самих архитектур и методов нейронных сетей студенты на таких занятиях осваивают возможности применения больших языковых моделей в профессиональной деятельности. Это может существенно ускорить работу будущих нейроинженеров.
Однако, сейчас наша задача не просто скопировать код, предлагаемый GPT-like моделью, но и разобраться в тех методах и командах, которые в нем используются.
Есть важный нюанс - языковые модели просто не успевают следить за изменениями в технологиях и потому их рекомендации могут оказаться не актуальными или даже ошибочными. Исследовать такие случаи и находить решения возникающих проблем – задача для настоящих профессионалов, и с ней наши студенты вместе с преподавателями успешно справляются.

— Глухих Игорь Николаевич,
зав.кафедрой информационных систем,
научный руководитель магистерской программы
"Инженерия искусственного интеллекта"

В условиях разнообразия моделей, подходов и инструментов с использованием ИИ от студентов требуется понимание полученных результатов, что подразумевает их способность анализировать вопросы и оценивать предложенные моделью решения.
Если я разбираюсь в данной предметной области, то для своей задачи смогу и сформулировать запрос, и критически оценить сгенерированный ответ.
Важно подходить к решению задач с ответственностью и осознанием тех случаев, когда модель может оказать помощь, а когда — нет.

— Захарова Ирина Гелиевна,
профессор кафедры программного обеспечения

В настоящее время применение технологий искусственного интеллекта значительно преобразует сферу образования, предоставляя новые возможности для подготовки обучающихся. Кафедра программного обеспечения представила свои результаты в области разработки методов оценки заданий по программированию с помощью генеративных нейронных сетей. 

Современные лингвистические модели позволяют провести оценку результатов работы студентов на разных уровнях.
Первый и самый простой уровень — это проверка кода на синтаксическом уровне и сбор предложений по его улучшению. Более сложный уровень включает объяснения работы кода, сгенерированные моделью, советы по оптимизации кода. Языковые модели могут проверить, правильно ли реализован алгоритм и предложить его альтернативную реализацию.
Наша задача при этом состоит в разработке подходов к промпт-инжинирингу и, возможно, предварительной классификации заданий. Сейчас мы экспериментируем с современными подходами к построению промптов, например, chain-of-thoughts и LLM-агентами.

— Глазкова Анна Валерьевна,
доцент Кафедры программного обеспечения

Использование ИИ-агентов и ИИ-ассистентов позволит изменить учебные курсы и методы обучения. Преподаватели могут использовать ИИ-ассистентов для автоматизированной проверки тестовых заданий. В рамках проекта "Автоматизированная проверка заданий в ТюмГУ" (руководители Шевляков А.Н., Воробьева М.С.) по дисциплинам HardCore был подготовлен банк заданий, включающий более 6000 задач, тестов, упражений. 

Комбинация ИИ и образовательных платформ побуждает студентов к более активному обучению. ИИ-ассистенты могут вдохновлять их на исследование новых тем, задавая вопросы и предлагая дополнительные ресурсы. Таким образом, ИИ не только улучшает качество образования, но и формирует у студентов навыки, необходимые в быстро меняющемся мире.

— Ступников Андрей Анатольевич,
доцент кафедры программного обеспечения